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Unsere Kurse
Einführung in Künstliche Intelligenz
ChatGPT & Large Language Models – Vom Anfänger zur produktiven Nutzung Künstliche Intelligenz durchdringt heute jeden Beruf. Dieser Tageskurs vermittelt Ihnen das fundamentale Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um ChatGPT und ähnliche Modelle sicher und effektiv einzusetzen. Wissen aufbauen – von den Grundlagen bis zur Anwendung Sie starten mit einer verständlichen Einführung in die KI-Landschaft: Wie funktionieren Large Language Models wirklich? Welche Unterschiede gibt es zwischen verschiedenen Modellen wie GPT-4o oder o1? Was ist der Unterschied zwischen Modellen und intelligenten Agenten? Anhand von Live-Demos erleben Sie sofort, worum es geht. Der Fokus liegt auf Sicherheit und Vertrauen : Sie lernen, welche Daten niemals in einen Prompt gehören, verstehen die DSGVO-Grundlagen und wissen, welche ChatGPT-Abo-Stufe für Ihre Anforderungen passt. Mit praktischen Faustregeln sind Sie direkt einsatzbereit. Sicher prompts schreiben – die zentrale Fähigkeit Das Herzstück ist Prompt Engineering: bewährte Prinzipien, die funktionieren. Sie meistern die Kernkonzepte (Kontext, Rolle, Format, schrittweise Anleitung) und sehen in Live-Vergleichen, was gute von schlechten Prompts unterscheidet. In Hands-on-Übungen schreiben Sie Ihre eigenen Prompts – mit direktem Feedback. Sofort einsetzbar – Features und praktische Use Cases Welche ChatGPT-Features brauchen Sie wirklich? Web-Suche, Datei-Upload, Code Interpreter, Bildanalyse, Canvas – Sie sehen sie live in Aktion mit echten Anwendungsbeispielen aus dem Berufsleben. Damit können Sie morgen sofort in Ihren Projekten starten. Ihre Fragen im Fokus Den Abschluss bildet eine offene Runde: Sie bringen Ihre eigenen Ideen mit, wir machen gemeinsam Live-Prompting, diskutieren Ihre konkreten Use Cases und geben Ihnen einen Ausblick auf intelligente Agenten und Automatisierung. Plus: kuratierte Ressourcen zum Weiterlernen. Das Ergebnis: Sie verstehen, wie moderne KI-Modelle funktionieren, nutzen sie sicher in Ihrem Alltag und wissen, wie Sie sie morgen produktiv in Ihren Projekten einsetzen. Zielgruppe Der Kurs richtet sich an Firmen, die ihren Mitarbeitern den Einstieg in künstliche Intelligenz ermöglichen wollen. Kursinhalte Die Kursinhalte können auf ihre Firma angepasst werden. Umfang Der Kurs ist als 1-Tages Seminar konzipiert, kann aber bei Bedarf angepasst werden.
Agentic Coding with Claude Code
Kursziel Die Teilnehmer lernen, Claude Code als autonomen Agenten in ihren Workflow zu integrieren. Ziel ist es, komplexe Refactorings, automatisierte Bugfixes und Test-Generierungen direkt über die CLI zu steuern und die Grenzen der Autonomie sicher zu navigieren. Agenda im Überblick | Zeit | Modul | Fokus | |-------------------|----------------------------|---------------------------------------------------| | 09:00 - 09:45 | Intro & Setup | Architektur von Agentic Workflows & Installation | | 09:45 - 11:00 | Modul 1: The CLI Power | Navigation, Kontext-Management & Befehle | | 11:00 - 11:15 | Pause | Kaffeepause | | 11:15 - 12:30 | Modul 2: Agentic Refactoring | Legacy Code verstehen und transformieren | | 12:30 - 13:30 | Pause | Mittagspause | | 13:30 - 14:45 | Modul 3: Test-Driven Agent | Automatisierte Testsuiten & Debugging-Loops | | 14:45 - 15:00 | Pause | Kaffeepause | | 15:00 - 16:30 | Modul 4: Full-Loop Project | Von der Idee zum PR: Ein Feature-Sprint | | 16:30 - 17:00 | Wrap-up | Sicherheit, Kostenkontrolle & Best Practices | Detaillierte Kursinhalte 1. Intro: Architektur und Setup Definition: Chat-LLMs vs. Agentische Agenten (Tool Use). Architektur: Zugriff auf Dateisystem, Shell-Execution und Tool-Chaining. Installation: Setup der CLI, Authentifizierung und Projekt-Initialisierung. 2. Modul 1: Beherrschen der CLI Kontext-Management: Dateien hinzufügen, entfernen und Relevanz steuern. Core Commands: Effektive Nutzung von /review, /fix und /explain. Permission-Model: Read-only vs. Write-Access und Sicherheitsaspekte in der Shell. 3. Modul 2: Deep Refactoring (Lab) Analyse-Phase: Claude scannt die Codebase nach Mustern und technischen Schulden. Execution: Schrittweise Transformation von Code (z.B. Migration von JS zu TS oder Entkopplung von Modulen). Validierung: Automatisierte Prüfung der Änderungen durch den Agenten. 4. Modul 3: Testing und Debugging Loop Automated TDD: Generierung von Testsuiten für bestehende Logik. Autonomes Debugging: Analyse von Stacktraces und iterative Fehlerbehebung. Loop-Management: "Fix and Test"-Zyklen bis zur erfolgreichen Validierung. 5. Modul 4: Full-Loop Project Projekt-Sprint: Umsetzung einer kompletten User Story durch den Agenten. Delegation: Fokus auf Prompt-Engineering für komplexe, mehrstufige Aufgaben. Review: Auditierung der vom Agenten erstellten Commits und PRs. Voraussetzungen für Teilnehmer Fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung (z.B. JS/TS, Python, Go). Sicherer Umgang mit Terminal/Shell. Aktiver Anthropic API-Key (Tier 2 oder höher empfohlen). Methodik Der Kurs verzichtet auf lange Vorträge. Nach einer kurzen Einführung in die Konzepte liegt der Schwerpunkt auf der Arbeit am Terminal. Die Teilnehmer nutzen reale Szenarien, um ein Gefühl für die Verlässlichkeit und die Fehlerquellen agentischer KI zu bekommen. Durchführungsort Der Kurs kann Online stattfinden, bzw. InHouse bei Ihnen.
Generative Künstliche Intelligenz mit Python
Entdecken Sie die Zukunft der Technologie in unserem Python-Kurs für generative KI! In einer Welt, in der künstliche Intelligenz zunehmend unseren Alltag und die Arbeitswelt prägt, bietet dieser Kurs die einzigartige Chance, sich an der Spitze der Innovation zu positionieren. Generative KI-Modelle revolutionieren bereits jetzt Bereiche wie Datenanalyse, Produktentwicklung, aber auch Kunst und Medien und vieles mehr. Experten auf diesem Gebiet sind stark gefragt, mit hervorragenden Jobaussichten und Karrieremöglichkeiten in diversen Branchen. Durch die Teilnahme an diesem Kurs legen Sie nicht nur den Grundstein für eine zukunftssichere berufliche Laufbahn, sondern gewinnen auch faszinierende Einblicke in eine Technologie, die unsere Welt grundlegend verändern wird. Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, Teil dieser spannenden Entwicklung zu werden. Ihr Trainer Mein Name ist Bert Gollnick. Ich bin fasziniert von dieser neuartigen Technologie und all ihren Möglichkeiten. Ich brenne darauf diese mit Dir gemeinsam erkunden zu dürfen. Ich biete seit vielen Jahren Trainings und Online-Kurse zu den Themen R, Python, Machine Learning, Deep Learning, und Generativer KI an. An meinen Kursen haben über 40.000 Studenten weltweit teilgenommen. Neben dieser Expertise habe eine langjährige Erfahrung als Senior Data Scientist vorzuweisen bei einem großen deutschen Energiekonzern und führe auch hier intern seit einigen Jahren Trainings durch. Bildungsurlaub Der Kurs ist als Bildungsurlaub in den meisten Bundesländern anerkannt (siehe unten). Sie können selbstverständlich auch ohne Bildungsurlaub am Kurs teilnehmen und bist herzlich willkommen. Kursinhalte Grundsätzlich beginnt der Kurs mit einem Theorieteil und mündet in praktischen Implementierungen mit Python. Natural Language Processing grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz KI in der Sprachverarbeitung (NLP) Praxisbeispiele Python Pakete und Werkzeuge GenAI-Tools Text to Image Text to Video Voice Cloning LLMs (ChatGTP, Gemini, Claude, und mehr) Text to Music Microsoft CoPilot Github CoPilot Vor-trainierte Netzwerken Einführung in Huggingface Textklassifizierung Zero-Shot Klassifizierung Übersetzung (translation) Textzusammenfassung (summarisation) Feature Extraction Texterzeugung (text generation) Masken (fill mask) Prompt Engineering Einführung in Prompt Engineering Zero-Shot Prompting Few-Shot Prompting Chain-of-Thought Self Consistency Chain-of-Thought Prompt Chaining Tree of Thought Self Feedback Self Critique Vektordatenbanken Was sind Vektordatenbanken? Funktionsweise von Vektordatenbanken Praktische Anwendung und Implementierung mittels ChromaDB Tokenisierung und Vektorisierung von Texten Retrieval Augmented Generation Funktionsweise von RAG Praktische Anwendung und Implementierung von RAG Agentensysteme Einführung in Agentensysteme Agenten mittels langchain Nutzung von Tools Multi-Agent Systems Verschiedenes Open Source LLMs, z.B. Llama, Mistral LLM Funktionen mehr spannende Themen, falls wir noch Zeit am Ende haben Projektarbeit Sie haben die Möglichkeit an einem selbstgewählten Projekt zu arbeiten, um das erlernte Wissen zu festigen. Arbeit an einem realen Projekt Thema kann selbst gewählt werden Bearbeitung in der Gruppe oder allein Ich stehe beratend bei allen Fragen an deiner Seite. Kurszeiten und -durchführung Der Kurs findet von Montag bis Freitag zwischen 9 und 17 Uhr statt. Insgesamt umfasst der Kurs 40 Unterrichtseinheiten a 45 min, somit 30 Zeitstunden. 9:00 – 10:30 Erster Modul-Block 10:30 – 11:00 Kaffeepause 11:00 – 12:30 Zweiter Modul-Block 12:30 – 13:30 Mittagspause 13:30 – 15:00 Dritter Modul-Block 15:00 – 15:30 Kaffeepause 15:30 – 17:00 Vierter Modul-Block Als Kommunikationsplattform wird Microsoft Teams eingesetzt. Der Einwahllink wird rechtzeitig vor Veranstaltungsbeginn bereitgestellt. Die technischen Voraussetzungen können vor dem Kurs geprüft werden. Voraussetzungen grundlegende Programmierkenntnisse mit Python Laptop mit Internetverbindung, Kamera und Mikrofon hohe Motivation und Lernbereitschaft 🙂 Weitere Information und Fragen Sie haben noch Fragen? Sie können mich gerne auch über den Button “Jetzt anfragen” kontaktieren. Für Buchungsanfragen (bzw. ein individuelles Angebot), Antragsunterlagen oder weitere Infos einfach die vorgesehenen Buttons nutzen. Die offizielle Anerkennungsbescheinigung für Ihr Bundesland, ein detailliertes Kursprogramm und weitere Informationen bekommen Sie im nächsten Schritt direkt von mir.
AI-Engineering: Neuronale Netzwerke mit PyTorch entwickeln und deployen
In diesem praxisnahen Kurs erwerben die Teilnehmenden umfassende Kenntnisse im Bereich Deep Learning unter Verwendung von Python und PyTorch. Der Kurs deckt den gesamten Workflow ab, von den theoretischen Grundlagen neuronaler Netze bis hin zur praktischen Implementierung und dem Deployment produktionsreifer Modelle. ### Kerninhalte des Kurses: - **Grundlagen & PyTorch:** Einführung in Machine Learning, Deep Learning und die Arbeit mit Tensoren in PyTorch. - **Klassifizierung & Vor-trainierte Netze:** Nutzung von Huggingface-Modellen für spezifische Aufgaben. - **Computer-Vision:** Techniken zur Bildverarbeitung, Objekt- und Mustererkennung sowie Audio-Klassifizierung. - **NLP & LLMs:** Verständnis von Natural Language Processing und die Arbeit mit Large-Language-Modellen wie OpenAI GPT und Meta Llama. - **Deployment:** Bereitstellung von Modellen über REST-APIs für die Integration in reale Anwendungen. ### Ihr Nutzen: Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, eigenständig Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und für verschiedene Anwendungsbereiche wie Bild- und Textverarbeitung erfolgreich einzusetzen. Der Kurs umfasst zudem weiterführende Architekturen wie Autoencoder, Graph Neural Networks und Generative Adversarial Networks (GANs). Ein Anteil von 20 % der Kurszeit widmet sich dem gesellschaftspolitischen Bezug der Technologie.
Coding Agents Einführung
**Vom Coder zum Orchestrator – Autonome Code-Agenten in der Praxis** Manuelle Kopier-Paste-Workflows gehören der Vergangenheit an. Dieser praxisorientierte Workshop zeigt Ihnen, wie Sie mit modernen Entwicklungswerkzeugen wie Claude Code, Gemini CLI, Google Antigravity und Cursor arbeiten. Im Mittelpunkt steht ein grundlegender Paradigmenwechsel: Sie definieren das Ziel – eine neue Feature oder ein Bug-Fix – und überlassen die Planung sowie Implementierung intelligenten Agenten. Das Kernthema ist Ihre Rolle als technischer Dirigent: Statt Code zu schreiben, orchestrieren Sie Agenten. Sie lernen, deren Befehle gezielt einzusetzen und die Kommunikation zu gestalten, sodass Agenten eigenständig in Ihrer Codebasis navigieren und produktiv arbeiten. In praktischen Übungen mit vorbereiteten Code-Challenges erleben Sie live, wie Agenten eigenständig agieren - Fehler aufspüren, - Unit Tests schreiben, - umfangreiche Refactorings in Multi-File-Projekten durchführen Sie behalten dabei die volle Kontrolle und steigern Ihre Produktivität um ein Vielfaches. Nach diesem Workshop können Sie diese Tools nicht nur erklären, sondern sofort in Ihren Projekten einsetzen – mit klarer Strategie und bewährten Praktiken. **Kursdauer** Der Kurs ist also 1-Tages-Seminar konzipiert. **Zielgruppe** Er richtet sich an Firmen, die ihre Mitarbeiter mit den aktuellsten Tools und Möglichkeiten vertraut machen wollen.
KI Grundlagen Testkurs (Videokurs)
Hauptüberschrift meine Grundlagen meine Grundlagen meine Grundlagen meine Grundlagen meine Grundlagen meine Grundlagen meine Grundlagen bla Testüberschrift 2 adf adsf
KI Strategie und Compliance
# KI Strategie und Compliance – Erfolgreiche KI-Implementierung Dieser umfassende fünftägige Kurs bereitet Führungskräfte, Entscheidungsträger und Experten auf die Herausforderungen und Chancen der Künstlichen Intelligenz vor. In einer dynamischen Welt, in der der EU AI Act neue rechtliche Rahmenbedingungen schafft, unterstützt diese Schulung Unternehmen dabei, eine robuste KI-Strategie zu entwickeln, die sowohl Compliance-Anforderungen erfüllt als auch Innovationspotenziale erschließt. ### Kerninhalte des Kurses: - **Strategie und Wandel:** Die Teilnehmer analysieren die KI-Revolution, identifizieren wertschöpfende Use Cases und lernen Methoden zur strategischen KI-Integration sowie zum Change Management kennen. - **Rechtlicher Rahmen und Governance:** Ein Schwerpunkt liegt auf dem EU AI Act, der risikobasierten Klassifizierung von KI-Systemen, der DSGVO-Compliance sowie dem Aufbau einer wirksamen KI-Governance-Struktur. - **Projektmanagement und Geschäftsmodelle:** Vermittelt werden Kenntnisse über KI-basierte Geschäftsmodelle (z. B. Subscription Economy), agile Projektmanagement-Methoden (Scrum, MLOps) und die Berechnung des Return on Investment (ROI). - **Kommunikation und Stakeholder-Management:** Der Kurs behandelt interne und externe Kommunikationsstrategien sowie das Krisenmanagement bei KI-Vorfällen. ### Lernziele und Methodik: Die Teilnehmer erwerben die Kompetenz, KI-Projekte strategisch zu planen, rechtliche Anforderungen in die Praxis umzusetzen und ethisch fundierte Governance-Strukturen zu etablieren. Die Wissensvermittlung erfolgt praxisnah durch eine Kombination aus Impulsvorträgen, Fallstudien, interaktiven Diskussionen und Gruppenarbeiten. Ein intensiver Praxisworkshop am fünften Tag dient der Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Strategie für das eigene Unternehmen.
Python für Machine Learning und Data Science
Willkommen in der Welt des angewandten maschinellen Lernens! In diesem praxisorientierten Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie mit Python und Scikit-learn aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten gewinnen und leistungsstarke Modelle entwickeln. Der Kurs deckt den gesamten Workflow ab – von der Datenvorbereitung und -visualisierung bis hin zum Training und der Optimierung klassischer Machine-Learning-Algorithmen. Dabei setzen die Teilnehmer auf praktische Übungen und reale Anwendungsbeispiele wie die Prognose von Umsätzen oder Kaufwahrscheinlichkeiten. ### Die Module im Überblick: - **Modul 1:** Python-Auffrischung, Datenmanipulation mit pandas und numpy sowie explorative Datenanalyse (EDA). - **Modul 2:** Überwachtes Lernen mit Fokus auf Regressions- und Klassifizierungsmodelle unter Nutzung von Scikit-learn. - **Modul 3:** Unüberwachtes Lernen durch Clustering (k-means, dbscan) und Dimensionsreduktion (PCA) sowie Pipeline-Erstellung. - **Modul 4:** Datenvisualisierung und Erstellung interaktiver Web-Dashboards mit Frameworks wie Streamlit, Dash und Plotly. - **Modul 5:** Moderne Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) und Durchführung einer eigenen Projektarbeit. - **Modul 6:** Entwicklung von Empfehlungssystemen (Recommender) mittels Collaborative Filtering. ### Lernziel: Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig Machine-Learning-Projekte zu realisieren und die transformative Kraft von Daten in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen zu nutzen. Es wird ein tiefes Verständnis für die Konzepte und Techniken vermittelt, um Vorhersagemodelle für verschiedene Szenarien zu entwickeln.
Model Context Protocol
**Model Context Protocol – Die Schnittstelle zwischen KI und Ihrer digitalen Infrastruktur** Das Model Context Protocol (MCP) wird eines der Schlüsselkonzepte der KI-Entwicklung. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das notwendige Handwerk: Sie verstehen, wie KI-Modelle über MCP mit Tools, APIs und Datenquellen kommunizieren – und warum das Zuverlässigkeit, Flexibilität und Sicherheit drastisch erhöht. **Theorie meets Practice** Anhand realer Beispiele sehen Sie konkret, welche neuen Möglichkeiten MCP eröffnet: benutzerdefinierte Tools, Datenbankanbindungen, Dateiverwaltung, API-Integration. Sie durchdringen die Architektur von Grund auf, bauen Ihren ersten MCP-Server und erleben direkt, wie KI durch strukturierte Tool-Aufrufe tatsächlich in Ihren Systemen agiert. **Vom Konzept zur produktiven Lösung** Im praktischen Teil entwickeln Sie echte Projekte: lokale Dateiserver, API-Integrationen, unternehmensreife Implementierungen. Sie lernen bewährte Muster, umgehen häufige Fallstricke und erhalten einen Ausblick auf die weitere Entwicklung des Protokolls. Das Ergebnis: ein solides Fundament für eigene KI-Anwendungen und ein tiefes Verständnis dafür, wie MCP die nächste Welle autonomer, integrierter Workflows gestaltet. **Zielgruppe** Der Kurs richtet sich an Firmen, die ihre Mitarbeiter mit diesem spannenden Thema vertraut machen wollen. **Kursumfang** Der Kurs umfasst einen halben Tag, also z.B. 9:00 bis 13:00
Agentic Coding - Moderne App-Entwicklung mit KI-Tools
Willkommen in der Welt des agentischen Programmierens! In diesem praxisorientierten Bildungsurlaub erleben Sie hautnah, wie moderne KI-Tools die Softwareentwicklung grundlegend verändern. Sie entwickeln gemeinsam mit dem Kursleiter und den Teilnehmenden eine vollständige, produktionsreife Webanwendung – von der ersten Zeile Code bis zur live geschalteten App. Im Mittelpunkt stehen modernste Agentic-Coding-Tools wie Claude Code, Cursor, Gemini CLI und OpenAI Codex. Sie lernen nicht nur, diese Werkzeuge effektiv einzusetzen, sondern auch deren Stärken und Schwächen kritisch zu bewerten. KI wird dabei nicht blind vertraut, sondern als intelligenter Assistent eingesetzt, dessen Ausgaben stets reflektiert und geprüft werden. Am Ende des Kurses haben Sie eine funktionierende App online, die alle wesentlichen Bausteine moderner Webentwicklung vereint: ein React-Frontend, ein REST-API-Backend, SQL- und NoSQL-Datenbanken, eine vollständige Authentifizierungslogik sowie ein automatisiertes Deployment über CI/CD. Vor allem aber haben Sie ein tiefes Verständnis dafür entwickelt, wie KI-Agenten den Entwicklungsprozess beschleunigen und welche Rolle der Mensch dabei behält. ## 2. Themen und Inhalte Die Themen und Inhalte der einzelnen Module sind nachfolgend dargestellt. Jeder Kurstag entspricht einem Modul und baut auf dem vorherigen auf. Am Ende jedes Tages steht ein konkretes, lauffähiges Ergebnis. ## 2.1. Modul 1: Setup, Tool-Überblick & Projektstart - Einführung in Agentic Coding: Was sind KI-Agenten und wie verändern sie die Softwareentwicklung? - Tool-Vergleich im Live-Test: Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenAI Codex und VS Code - Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Konfiguration aller Tools - Projektidee definieren: gemeinsame Anforderungen per KI generieren lassen - Monorepo-Struktur mit KI-Unterstützung aufsetzen, README und .env-Konzept erstellen - Git-Workflow mit KI: Commits, Branches und Pull Requests mit Agentic Tools - Einfache Coding Agenten vs. Sub-Agents und Agent-Teams ## 2.2. Modul 2: Backend & Datenbanken - Datenbankdesign mit KI: SQL-Schema (PostgreSQL) per Prompt entwerfen und Migrations generieren - NoSQL-Datenbanken (MongoDB/Redis) für Activity-Logs und Session-Daten - REST API Entwicklung: Node.js/Express oder FastAPI komplett mit Cursor und Claude Code - CRUD-Endpoints für Tasks, User und Kommentare - API-Testing und Fehleranalyse mit Gemini CLI und Claude Code - Debugging-Strategien: Wie kommuniziert man Fehlermeldungen effektiv an den Agenten? ## 2.3. Modul 3: Authentifizierung & Sicherheit - JWT & Refresh Tokens: Konzept verstehen und mit Claude Code implementieren - OAuth 2.0 (Google Login): KI recherchiert Bibliotheken und schlägt Implementierung vor - Role-Based Access Control (RBAC): Benutzerrollen und Berechtigungen - Sicherheits-Middleware: Rate Limiting, Input Validation – Agent generiert, Gruppe reviewt - Sicherheitsrisiken erkennen: Wie bewertet man KI-generierten Sicherheitscode? - End-to-End-Test: Login, Token-Refresh und Logout in der Praxis ## 2.4. Modul 4: Frontend-Entwicklung - React + TailwindCSS: Komponenten per Prompt mit Cursor aufbauen - API-Anbindung: Axios/Fetch mit Claude Code; asynchrones State Management - Zustandsverwaltung (Zustand/Context API) und Protected Routes - Formulare, Validierung und Fehlerbehandlung im Frontend - UX-Review mit Claude Code: Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit prüfen lassen - Integration Frontend + Backend: vollständiger End-to-End-Test der App ## 2.5. Modul 5: Deployment, CI/CD & Abschluss - Cloud Deployment auf Vercel, Railway, Render oder einem eigenen VPS - CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions: Gemini CLI und Claude Code generieren YAML-Konfigurationen - Abschlusspräsentationen: Jeder stellt seine live geschaltete App vor - Reflexion Agentic Coding: Chancen, Grenzen und Zukunft der KI-gestützten Entwicklung ## 5. Voraussetzungen Der Kurs erfordert grundlegende Kenntnisse in der Programmierung. Die folgenden Kenntnisse sollten vorhanden sein: - Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (JavaScript, Python oder ähnlich) - Verständnis von HTML und CSS-Grundlagen - Erste Erfahrungen mit der Kommandozeile (Terminal/Shell) - Grundlegendes Verständnis von HTTP und REST Der Kurs findet auf Basis von Visual Studio Code bzw. Cursor statt. Den Teilnehmenden steht es frei, eine andere Entwicklungsumgebung zu nutzen, allerdings kann in diesem Fall weniger individueller Support geleistet werden.
KI-Entwickler Bootcamp
## Konzept Das **KI-Entwickler Bootcamp** bietet eine umfassende und praxisnahe Einführung in die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Die Maßnahme vermittelt den Teilnehmenden sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten, um eigenständig KI-Modelle zu entwickeln und in verschiedenen Anwendungsbereichen einzusetzen. Die Ziele des KI-Entwickler Bootcamps sind: - **Grundlagen der KI verstehen**: Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. - **KI-Modelle entwickeln und trainieren**: Anwendung klassischer statistischer Verfahren, Deep Learning und Generativer KI zur Entwicklung eigener Modelle. - **Datenverarbeitung und -analyse**: Erlernen der Datenaufbereitung, -analyse und -bewertung als Basis für erfolgreiche KI-Anwendungen. - **Ethische, rechtliche und strategische Aspekte**: Sensibilisierung für Datenschutz, Urheberrecht und den verantwortungsvollen Einsatz von KI. - **Praxisnahe Projekte umsetzen**: Arbeiten an realen Anwendungsfällen zur direkten Umsetzung des Gelernten. - **Organisatorische Integration von KI**: Verständnis für die Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen und Organisationen. - **Berufliche Perspektiven in der KI**: Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt durch praxisnahe Einblicke und relevante Technologien. ## Zielgruppe Die Zielgruppe für den Kurs umfasst vorrangig Fachkräfte aus den Bereichen Datenanalyse, Softwareentwicklung, und Informatik, die ihre Kenntnisse im Bereich künstliche Intelligenz vertiefen möchten. Zudem richten sich die Kurse an Absolventen entsprechender Studiengänge sowie Quereinsteiger mit grundlegenden Programmierkenntnissen, die ihre beruflichen Perspektiven erweitern wollen. Diese Zielgruppe weist ein hohes Potenzial auf, die angestrebten Lernziele zu erreichen, da sie typischerweise über analytische Fähigkeiten und technisches Verständnis verfügt, die für den Umgang mit KI-Technologien erforderlich sind. Besondere Unterstützungsbedarfe bestehen bei der Integration komplexer KI-Konzepte in die Praxis und der Anpassung von vorgefertigten Modellen an spezifische Anwendungsfälle. Um diesen Bedarfen gerecht zu werden, bietet die Maßnahme praxisorientierte Module mit realen Anwendungsbeispielen und betreute Projektarbeiten, die den Teilnehmenden ermöglichen, das Gelernte unmittelbar anzuwenden. Ergänzend dazu werden unterstützende Materialien und interaktive Übungen bereitgestellt, um verschiedene Lernniveaus zu berücksichtigen und eine kontinuierliche Wissensvertiefung zu fördern. Die Maßnahme ist als Onlineunterricht konzipiert und erstreckt sich über 4 Wochen in Vollzeit. Täglich werden 8 Unterrichtseinheiten vermittelt. Die Teilnehmenden nutzen hierbei state-of-the-art Techniken der Softwareentwicklung zum Austausch von Quellcode (GitHub), Daten, und Informationen (Microsoft Teams). ## Zugangsvoraussetzungen Teilnehmende müssen über ein abgeschlossenes Studium verfügen, vorzugsweise aus den Bereichen Naturwissenschaften, Mathematik, oder Technik und einschlägige Berufserfahrung aus dem IT-Bereich verfügen. Teilnehmende müssen über grundlegende Programmierkenntnisse in Python verfügen. Dies umfasst Kenntnisse in der Syntax, Datenstrukturen, Funktionen und Objektorientierten Programmierung. Der Kurs wird sowohl in deutscher als auch englischer Sprache angeboten. Dementsprechend müssen die entsprechenden Sprachkenntnisse vorhanden sein. ## Fördermöglichkeiten Der Kurs ist förderfähig durch den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit und andere berufliche Weiterbildungsprogramme. Interessierte Teilnehmende können sich bei ihrer zuständigen Arbeitsagentur oder Jobcenter informieren und beraten lassen, um die entsprechenden Fördermöglichkeiten in Anspruch zu nehmen. Diese Unterstützung kann dazu beitragen, die finanziellen Hürden für die berufliche Weiterbildung zu überwinden und die Qualifikationen im Bereich Programmierung und Machine Learning zu erweitern. Es ist empfohlen, frühzeitig einen Antrag auf Förderung zu stellen, um eine rechtzeitige Bewilligung zu gewährleisten. ## Einstiegsmöglichkeiten Ein laufender Einstieg ist möglich und wird angestrebt. Die Weiterbildung beginnt und endet zu definierten Zeitpunkten. Einstiegstermine sind beim Träger zu erfragen. Die jeweiligen Beginntermine sind dann dem Bildungsgutschein des Teilnehmers zu entnehmen. ## Angaben zum Träger Die Gollnick Data Solutions GmbH, im Folgenden „das Unternehmen“, wurde im Jahr 2023 gegründet. Das Unternehmen bietet Schulungen aus dem Bereich Programmierung und dabei insbesondere Machine Learning und Künstlicher Intelligenz an. Die Schulungen werden vornehmlich online durchgeführt und sind interaktiv, praxisnah und qualitativ hochwertig gestaltet. Das Unternehmen verfügt über ein erfahrenes Team von Trainern, die individuell auf die Bedürfnisse und Ziele der Kunden eingehen. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, das Lernen für alle zugänglich, flexibel und effektiv zu machen. Um den Bedürfnissen des Marktes gerecht zu werden, wird kontinuierliche Weiterbildung der TrainerInnen ein hoher Stellenwert beigemessen. ## Dauer der Maßnahme Die Maßnahme wird in Teilzeit mit 8 UE je Tag (Montag bis Freitag) durchgeführt und erstreckt sich über 4 Wochen. Insgesamt umfasst der Umfang 160 UE. ## Inhalte Das KI-Entwickler Bootcamp bietet eine umfassende und praxisnahe Einführung in die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Ziel der Maßnahme ist es, den Teilnehmenden sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zu vermitteln, um eigenständig KI-Modelle zu entwickeln und in verschiedenen Anwendungsbereichen einzusetzen. Im Verlauf der vier Wochen erwerben die Teilnehmenden zunächst fundierte Kenntnisse in der Programmierung mit Python und lernen, wie Daten für Machine-Learning-Modelle verarbeitet und analysiert werden. Anschließend beschäftigen sie sich intensiv mit dem Trainieren von KI-Modellen – von klassischen Machine-Learning-Algorithmen über Deep Learning mit neuronalen Netzen bis hin zu Generativer KI, die neue Inhalte, Bilder und Texte erzeugen kann. Neben der technischen Umsetzung werden auch strategische, rechtliche und organisatorische Aspekte behandelt. Die Teilnehmenden lernen, wie KI verantwortungsvoll und datenschutzkonform eingesetzt wird und welche regulatorischen Rahmenbedingungen zu beachten sind. Ein besonderer Fokus liegt auf praxisnahen Projekten, die es den Teilnehmenden ermöglichen, ihr Wissen direkt anzuwenden. Durch Hands-on-Übungen, Gruppenarbeiten und Fallstudien werden sie darauf vorbereitet, KI-Lösungen in Unternehmen zu integrieren und eigene Projekte erfolgreich umzusetzen. Nach Abschluss des Bootcamps verfügen die Teilnehmenden über ein breites Verständnis der modernen KI-Technologien und sind in der Lage, eigenständig KI-Modelle zu entwickeln und zu optimieren.
KI für Job und Alltag
## Kursbeschreibung Dieser fünftägige Praxiskurs ist speziell für Nicht-Programmierer konzipiert und vermittelt umfassende Kenntnisse im Umgang mit künstlicher Intelligenz für den beruflichen und privaten Alltag. Das Hauptziel des Kurses besteht darin, die Teilnehmer zu befähigen, generative Modelle wie ChatGPT, Gemini und Claude effizient durch gezieltes Prompt Engineering zu steuern. Die modular aufgebauten Inhalte führen von den theoretischen Grundlagen der KI und ethischen Fragestellungen über die praktische Text- und Tabellenbearbeitung bis hin zur Erstellung multimedialer Inhalte wie Bilder, Videos und Audio-Dateien. Ein innovativer Schwerpunkt liegt auf dem sogenannten 'Vibe-Coding', bei dem die Teilnehmer lernen, eigene Webseiten und Softwareanwendungen allein mittels natürlicher Sprache zu entwickeln. Darüber hinaus werden wichtige Themen wie Datenschutz, gesellschaftspolitische Auswirkungen und zukünftige Trends der KI-Entwicklung intensiv diskutiert. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, KI-Tools für die Teamarbeit zu nutzen, Workflows zu automatisieren und komplexe Projekte eigenständig umzusetzen. ## KI-Grundlagen und Prompt Engineering Der Tag startet mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz. Wir klären die wichtigsten Begriffe und schaffen ein solides Fundament. Wir definieren, was KI ist und wie sie sich von **Machine Learning** und **Deep Learning** unterscheidet. Sie lernen die essenziellen Zusammenhänge kennen, ohne sich in Fachjargon zu verlieren. Wir betrachten, wo uns KI heute schon im Alltag und im Berufsleben begegnet – von intelligenten Suchalgorithmen bis hin zu personalisierten Empfehlungen. Sie erkennen das immense Potenzial in verschiedenen Branchen. Wir diskutieren die ethischen Aspekte und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI einhergehen. Dazu gehören Themen wie **Datenschutz**, **Voreingenommenheit von Algorithmen** und die gesellschaftlichen Auswirkungen. Sie lernen, kritisch über KI nachzudenken. Im zweiten Teil des Tages tauchen wir direkt in die Praxis ein. Sie lernen, wie Sie generative KI-Modelle für Ihre eigenen Zwecke nutzen. Wir stellen Ihnen die populärsten textbasierten KI-Modelle vor, erklären ihre Funktionsweise und zeigen Ihnen, wie Sie auf sie zugreifen können. Sie lernen erfolgreiche Prompts zu schreiben. Dies ist der zentrale Punkt des Nachmittags. Wir zeigen Ihnen die **Kunst der richtigen Anweisung** (**Prompt Engineering**). Sie lernen Techniken, um präzise und wirkungsvolle Anweisungen zu formulieren, die zu den besten Ergebnissen führen. Sie setzen das Gelernte sofort in die Tat um. In praktischen Übungen erstellen Sie mithilfe der KI **E-Mails**, **kurze Berichte** und erste **Konzepte für Präsentationen**. So erleben Sie den Mehrwert der Technologie direkt. ## Texterzeugung, Arbeit mit Tabellen, Recherche und Wissensmanagement Am Vormittag dreht sich alles darum, wie KI Ihnen hilft, Informationen zu finden und zu verarbeiten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit KI-Tools effizient suchen, lange Texte in Sekundenschnelle zusammenfassen und Gliederungen für Ihre Berichte oder wissenschaftlichen Arbeiten erstellen. Mit Deep Research können Sie Sprachmodelle anweisen das Internet nach Informationen zu durchsuchen und in einem Bericht zusammenzufassen. Wir widmen uns auch der Arbeit mit Tabellen. Sie lernen, wie KI Sie unterstützen, kann mit tabellarischen Daten zu arbeiten. **Eingesetzte Tools, u.a.** - Perplexity - Gemini - Storm - OpenAI - Claude ## Multimedia - Bilder, Videos, Sprache, Präsentationen und Musik Der Tag widmet sich ganz der Erstellung von visuellen Inhalten und multimedialen Projekten. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die Welt der KI-Bildgeneratoren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit gezielten Prompts beeindruckende Grafiken, Illustrationen oder Logos für Ihre Präsentationen, Social-Media-Kanäle oder Marketingmaterialien erzeugen. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie KI-Tools für die Gestaltung von Videos, Audio und Präsentationen nutzen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit KI schnell ansprechende Präsentationsfolien entwerfen, und geben Ihnen einen Einblick in die Generierung von Text-to-Speech-Anwendungen. Zudem erkunden wir die vielfältigen Möglichkeiten, die KI Ihnen in der Videobearbeitung bietet, um Ihren Content auf das nächste Level zu heben. ## Organisation, Workflows, und Agentic Coding An diesem Tag liegt der Fokus auf Teamwork und der strategischen Integration von KI in Ihren Arbeitsalltag. Sie lernen, wie Sie KI-Tools für die kollaborative Erstellung von Dokumenten und Projekten nutzen können. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit KI-gestützten Tools Ihre Terminplanung und Aufgabenverwaltung optimieren und sogar einfache Arbeitsprozesse automatisieren können. Am Nachmittag lernen wir, dass heutzutage jeder Programmierer sein kann. Mit dem sogenannten Vibe-Coding kann jeder Software entwickeln ## Projektarbeit, Herausforderungen und Chancen An diesem letzten Tag wenden Sie das Gelernte in einem Praxisprojekt an. Sie erstellen beispielsweise ein vollständiges Präsentationskonzept, bei dem Sie alle im Kurs erworbenen Kenntnisse einsetzen – von der Texterstellung über die Bildgenerierung bis hin zur Gliederung. Am Nachmittag geben wir Ihnen Feedback zum Projekt, beantworten Ihre letzten Fragen und werfen gemeinsam einen Blick auf die Zukunftstrends in der KI. Sie erhalten Empfehlungen für Ihre weitere persönliche Entwicklung und reflektieren die Herausforderungen und Chancen, die der Umgang mit künstlicher Intelligenz in Zukunft mit sich bringen wird.